计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2013年
10期
265-268
,共4页
王卫红%程时伟%张素琼%秦绪佳
王衛紅%程時偉%張素瓊%秦緒佳
왕위홍%정시위%장소경%진서가
图像去噪%经验模式分解%小波%特征保持
圖像去譟%經驗模式分解%小波%特徵保持
도상거조%경험모식분해%소파%특정보지
Image denoising%EMD%Wavelet%Feature preserving
图像在获取和传输等过程中伴有各种噪声,而细节与边缘是表征图像信息的重要特征,提出一种经验模式分解(EMD)与小波阈值结合的图像特征保持去噪方法.该方法首先将图像进行EMD分解,分解出内蕴模式分量与剩余分量;然后将内蕴模式分量进行小波分解,采用小波阈值去噪进行滤波、去噪和细节特征保留;最后将小波去噪后的内蕴模式分量图像叠加到剩余分量中,得到最后的去噪图像.实验结果表明,该方法克服了单独使用EMD或小波阈值去噪的不足,在有效去噪的同时还保持了图像的边缘细节信息.
圖像在穫取和傳輸等過程中伴有各種譟聲,而細節與邊緣是錶徵圖像信息的重要特徵,提齣一種經驗模式分解(EMD)與小波閾值結閤的圖像特徵保持去譟方法.該方法首先將圖像進行EMD分解,分解齣內蘊模式分量與剩餘分量;然後將內蘊模式分量進行小波分解,採用小波閾值去譟進行濾波、去譟和細節特徵保留;最後將小波去譟後的內蘊模式分量圖像疊加到剩餘分量中,得到最後的去譟圖像.實驗結果錶明,該方法剋服瞭單獨使用EMD或小波閾值去譟的不足,在有效去譟的同時還保持瞭圖像的邊緣細節信息.
도상재획취화전수등과정중반유각충조성,이세절여변연시표정도상신식적중요특정,제출일충경험모식분해(EMD)여소파역치결합적도상특정보지거조방법.해방법수선장도상진행EMD분해,분해출내온모식분량여잉여분량;연후장내온모식분량진행소파분해,채용소파역치거조진행려파、거조화세절특정보류;최후장소파거조후적내온모식분량도상첩가도잉여분량중,득도최후적거조도상.실험결과표명,해방법극복료단독사용EMD혹소파역치거조적불족,재유효거조적동시환보지료도상적변연세절신식.
